HPE, 기계학습 HW-SW 통합관리로 사업 확장

기계학습 관리 솔루션 'HPE 머신러닝 옵스' 출시

컴퓨팅입력 :2019/10/11 11:02

휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE)가 서버, 스토리지 등 기업용 컴퓨터 하드웨어에 이어 인공지능(AI), 기계학습(ML) 등 소프트웨어 솔루션으로 사업 분야를 확장한다.

HPE는 서버나 스토리지, 데이터센터 제품으로 대규모 데이터를 보관 관리하는 것뿐 아니라 데이터를 활용해 AI를 학습시키고 실무에 도입시키는 과정까지 한 번에 관리하는 통합 관리 지원 서비스를 제공할 수 있게 됐다.

10일 HPE는 컨테이너 기반 소프트웨어 솔루션인 ‘HPE 기계학습 옵스(HPE ML 옵스)’를 출시했다고 밝혔다.

■ 모델 구축부터 배포까지 기계학습 모든 과정 지원

새롭게 출시된 HPE ML 옵스 솔루션은 기업에서 대규모로 기계학습 모델의 운영하고 구현하기 위한 관리 솔루션이다.

샌드박스 실험 및 분산 모델 선정 등 AI를 학습시키기 위한 모델 구축부터 기계학습 과정을 확인하기 위한 모니터링과 프로덕션 환경의 모델 배포에 이르기까지 기계학습 전체 과정을 통합 관리를 지원한다.

소프트웨어 개발과 운영 업무를 연동해 효율을 높이기 위한 데브옵스 방식의 프로세스를 도입해 기계학습 워크플로우를 표준화하고 AI 구현에 필요한 기간을 수개월에서 수일로 단축 가능하다.

HPE ML 옵스 솔루션은 기계학습이 완료된 AI를 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경에 제한 없이 빠르게 배포하며 인프라를 확장할 수 있다.

현재 HPE ML 옵스는 HPE 포인트넥스트 서비스 및 고객 지원과 함께 소프트웨어 구독 방식으로 제공된다.

HPE ML 옵스 솔루션 구조.

■ 비즈니스 모델 적용 및 모니터링 등 개발 이후 지원 강화

지난 4년간 기업이 AI를 도입한 사례가 두 배 이상 증가했고 이상거래탐지, 개인맞춤형 의료, 고객 예측 분석 등 광범위한 분야에서 AI를 사용하기 위해 기계학습 및 딥 러닝 모델 구축에도 대규모 시간과 자원이 투자되고 있다.

그러나 AI를 도입해 비즈니스 모델을 창출하고 사업을 관리하는 운영 단계에서 어려움을 겪고 있는 기업이 발생하고 있다.

이에 HPE는 HPE ML 옵스를 통해 기계학습 전체 과정을 관리함으로써 기계학습 실험, 파일럿 프로젝트에서부터 기업 내 기계학습 도입과 실무 적용 과정에서 발생하는 어려움을 해결하는 것을 목표로 하고 있다.

HPE ML 옵스는 오픈소스 프레임워크 및 상업용 응용 프로그램을 포함한 다양한 기계학습 또는 딥러닝 관련 도구를 비롯해 소스 제어, 리포지토리, 코딩 및 모델 관리에 대한 표준화 등 개발자와 운영자 간의 협업 기능을 제공하여 운영상에서의 어려움을 줄였다.

HPE ML 옵스 솔루션의 모니터링 툴.

HPE 쿠마 스리칸티(Kumar Sreekanti) 하이브리드 IT사업부 상무 겸 최고기술책임자는 “운영화된 기계학습 모델만이 비즈니스 가치를 지닌다”며 “HPE ML 옵스를 통해 온프레미스 및 하이브리드 클라우드 도입을 위해 기계학습의 전체 수명 주기를 운영화할 수 있는 유일한 엔터프라이즈급 솔루션을 제공한다”고 설명했다.

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더불어 “기계학습에 데브옵스 수준의 속도와 민첩성을 제공하여 기업이 AI를 활용해 비즈니스 가치를 실현하는 데 걸리는 시간을 단축시킨다”고 덧붙였다.

IDC 리투 조티(Ritu Jyoti) AI전략 사업부 프로그램 부사장은 “HPE는 플랫폼에 구애 받지 않는 컨테이너 기반의 서비스를 통해 기계학습 전체 과정을 관리함으로써 기업의 다양한 ML 운영 요구를 지원한다”며 “기업이 인사이트를 얻는 데 드는 시간을 단축하고 향상된 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 돕는다”고 말했다.